時(shí)間來(lái)到了2023年5月，今年以來(lái)A股市場(chǎng)風(fēng)格多變，大盤(pán)指數(shù)在3300點(diǎn)左右反復(fù)波動(dòng)。從具體行業(yè)來(lái)看，今年信創(chuàng)、AIGC、中特估板塊表現(xiàn)相對(duì)突出，取得了不俗的收益率。其中，ChatGPT、文心一言等聊天機(jī)器人一經(jīng)推出就引爆了全球資本市場(chǎng)。隨著AI智能化程度的不斷提升，人們紛紛暢想人工智能的迅速發(fā)展會(huì)帶來(lái)怎樣的新業(yè)態(tài)和新投資機(jī)會(huì)。

正如在工業(yè)制造領(lǐng)域，人工智能推動(dòng)了工業(yè)4.0；在汽車(chē)領(lǐng)域，人工智能帶來(lái)了無(wú)人駕駛。在投資領(lǐng)域，近些年隨著人工智能的不斷發(fā)展，其為量化投資也帶來(lái)了翻天覆地的變化。華夏基金數(shù)量投資部高級(jí)副總裁，華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)基金經(jīng)理孫蒙表示，在當(dāng)前大AI時(shí)代下，相比傳統(tǒng)的量化策略，AI策略已經(jīng)做到可用納秒級(jí)時(shí)間完成市場(chǎng)掃描和股票選擇；并且AI機(jī)器學(xué)習(xí)更能在算法上進(jìn)行自動(dòng)進(jìn)化和策略迭代，能夠更好地應(yīng)對(duì)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)活動(dòng)。孫蒙是一位量化投資研究經(jīng)驗(yàn)豐富的基金經(jīng)理，在算法模型、組合優(yōu)化等方面都有著成熟策略。

不過(guò)，量化投資不止有投資策略的制定，算法模型的開(kāi)發(fā)和投資工具的維護(hù)也同樣重要。基金經(jīng)理孫然曄先生，就是一位擅長(zhǎng)開(kāi)發(fā)A股市場(chǎng)多因子策略的基金經(jīng)理。在兩位基金經(jīng)理通力協(xié)作下華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)(002871)完美轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)了“1+1大于2”的投資效果。自2018年3月6日轉(zhuǎn)型以來(lái)，實(shí)現(xiàn)62.32%的累計(jì)收益，超額收益達(dá)43.89%，表現(xiàn)出色。(數(shù)據(jù)來(lái)源：基金一季報(bào)，截至2023年3月31日)

(相關(guān)資料圖)

孫蒙，9年證券從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，超3年公募基金管理經(jīng)驗(yàn)。北京大學(xué)物理專(zhuān)業(yè)學(xué)士，加州大學(xué)洛杉磯分校電子工程專(zhuān)業(yè)碩士。2017年7月加入華夏基金管理有限公司，專(zhuān)注于量化投資，通過(guò)創(chuàng)新型的人工智能算法尋找市場(chǎng)投資機(jī)會(huì)?，F(xiàn)任華夏智勝先鋒、華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)、華夏中證500指數(shù)增強(qiáng)、華夏中證500指數(shù)智選、華夏安泰對(duì)沖策略3個(gè)月定開(kāi)等基金經(jīng)理。

孫然曄，9年量化研究經(jīng)驗(yàn)，0.75年公募管理經(jīng)驗(yàn)。浙江大學(xué)數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)士，美國(guó)德克薩斯農(nóng)工大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)博士。曾在國(guó)外一線對(duì)沖基金AQR Capital從事核心量化策略開(kāi)發(fā)、投資組合研究工作。2019年起就職華夏基金，陸續(xù)擔(dān)任數(shù)量投資部量化研究員，基金經(jīng)理助理，2022年7月起任華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)基金經(jīng)理，擅長(zhǎng)開(kāi)發(fā)適合A股市場(chǎng)的多因子量化策略體系。

華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)是如何用“AI+策略”提升投資收益的？

量化投資的思想源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，博物學(xué)家達(dá)爾文認(rèn)為：“只有服從大自然，才能戰(zhàn)勝大自然?！倍@正是量化投資的優(yōu)勢(shì)所在，即從復(fù)雜多變的市場(chǎng)中尋找規(guī)律，幫助投資者獲取超額收益。那么，華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)是如何用“AI+策略”提升投資收益的？孫蒙回答道：“這主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是通過(guò)引入量化多因子策略提升組合的alpha能力；二是預(yù)先引入風(fēng)險(xiǎn)變量，控制回撤風(fēng)險(xiǎn)?！?/strong>

首先在提升alpha能力上，華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)通過(guò)引入量化多因子策略，從多個(gè)維度綜合評(píng)估個(gè)股的alpha收益，豐富alpha來(lái)源。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是基金經(jīng)理會(huì)基于對(duì)金融市場(chǎng)的認(rèn)知，選擇一些可能會(huì)帶來(lái)優(yōu)秀回報(bào)的alpha因子。例如估值低的標(biāo)的表現(xiàn)可能會(huì)好，或者業(yè)績(jī)?cè)鏊倏斓臉?biāo)的表現(xiàn)可能也會(huì)好。然后通過(guò)給這兩個(gè)因子賦權(quán)進(jìn)行綜合評(píng)分，以此篩選出一些表現(xiàn)可能更好的公司構(gòu)建投資組合。

此外，“AI+策略”還可以做到持股相對(duì)分散。傳統(tǒng)投資人由于時(shí)間和精力的原因，能夠做到深入跟蹤并持續(xù)覆蓋的股票往往只有少數(shù)幾只，但AI量化投資卻可以做到不依靠某一只或某幾只股票取勝，而是以投資組合的形式依靠概率獲取超額收益。比如，在孫蒙管理的華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)中，其前十大重倉(cāng)股只占整體倉(cāng)位的10%~20%。但仍把握住了諸如中國(guó)移動(dòng)、比亞迪、中國(guó)人保這樣的一些優(yōu)秀投資機(jī)會(huì)，最終整體組合仍取得了不俗的超額收益。

最后，在風(fēng)險(xiǎn)控制上，“AI+策略”可以通過(guò)全市場(chǎng)股票畫(huà)像來(lái)預(yù)先排除風(fēng)險(xiǎn)。例如可以在模型建立時(shí)就設(shè)定好負(fù)面清單剔除存在公司治理風(fēng)險(xiǎn)、ST、流動(dòng)性較差的股票等，降低策略的尾部風(fēng)險(xiǎn)。在構(gòu)建組合時(shí)，“AI+策略”能夠通過(guò)提高入庫(kù)因子標(biāo)準(zhǔn)，比如估值因子、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子、行業(yè)數(shù)據(jù)因子等，構(gòu)建符合最優(yōu)投資目標(biāo)的投資組合。并且用樣本因子與國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，保證策略的可解釋性和alpha收益來(lái)源的持續(xù)穩(wěn)定。

在“AI+策略”的幫助下，今年以來(lái)，華夏智勝價(jià)值成長(zhǎng)取得了10.45%的收益率。近3年超越業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)51.60%，近2年排名同類(lèi)第19(19/264)，歷史業(yè)績(jī)表現(xiàn)出眾，震蕩市中超額收益明顯，跑贏了大部分主動(dòng)管理型基金。(數(shù)據(jù)來(lái)源：銀河證券，截至2023年3月31日)

“AI+策略”在量化投資中有什么優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)？

對(duì)于“AI+策略”到底有什么優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)這個(gè)問(wèn)題，孫蒙在以《AI量化投資實(shí)踐分享》為主題的演講中提到，AI+投資策略有三大優(yōu)勢(shì)，一是海量數(shù)據(jù)利用充分；二是反饋迅速，調(diào)整及時(shí)；三是能增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制。

對(duì)于普通投資者，其機(jī)會(huì)的挖掘能力只取決于個(gè)人能力。而傳統(tǒng)量化分析手段面對(duì)海量數(shù)據(jù)的識(shí)別難以實(shí)現(xiàn)全面覆蓋。而“AI+策略”卻可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方式，利用人工智能讓機(jī)器對(duì)歷史行情、行業(yè)數(shù)據(jù)、宏觀數(shù)據(jù)、政策信息等更廣泛的數(shù)據(jù)直接處理，得到不亞于人類(lèi)的認(rèn)知能力。

第二，“AI+策略”的優(yōu)勢(shì)在于反饋迅速、調(diào)整及時(shí)。在傳統(tǒng)投資中，投資者往往只能在交易時(shí)間結(jié)束后整理數(shù)據(jù)、進(jìn)行市場(chǎng)分析并制定組合管理策略。而“AI+策略”卻可以做到通過(guò)實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)完成對(duì)組合持倉(cāng)和收益策略的及時(shí)調(diào)整。

第三，“AI+策略”能夠做到增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。在構(gòu)建組合時(shí)，“AI+策略”可以提前加入行業(yè)偏離、風(fēng)格偏離、市值偏離、個(gè)股權(quán)重偏離等約束條件，控制組合與投資策略的主動(dòng)偏離程度，從而避免人為因素的干擾。總的來(lái)說(shuō)，相比傳統(tǒng)的量化策略，AI機(jī)器學(xué)習(xí)更能在算法上進(jìn)行自動(dòng)進(jìn)化和策略迭代，捕捉超額收益！

盡管“AI+策略”有諸多優(yōu)勢(shì)，但是孫蒙同時(shí)指出，“AI+策略”也面臨著一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的低信噪比、部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本量少、單一化的信息輸入模式、市場(chǎng)狀態(tài)的不確定性。不過(guò)這些問(wèn)題并非機(jī)器學(xué)習(xí)算法所獨(dú)有，只不過(guò)在傳統(tǒng)的認(rèn)知和研究方法下這些問(wèn)題常常被忽視。

這些年來(lái)，計(jì)算機(jī)和人腦孰優(yōu)孰劣的爭(zhēng)論由來(lái)已有。不過(guò)，歸根結(jié)底人工智能模型背后只是一個(gè)概率統(tǒng)計(jì)模型，而這個(gè)模型的建立和維護(hù)仍然離不開(kāi)人的經(jīng)驗(yàn)。但我們也無(wú)法否認(rèn)人工智能是個(gè)非常好用的工具，其在覆蓋廣度、計(jì)算速率和策略一致性等諸多方面有著人類(lèi)望塵莫及的優(yōu)勢(shì)。孫然曄表示，對(duì)于自己來(lái)說(shuō)，AI的快速發(fā)展有助于基金經(jīng)理節(jié)約日?；A(chǔ)性工作時(shí)間，把更多精力花費(fèi)在學(xué)習(xí)使用新工具、調(diào)配資源上，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。展望AI量化投資的發(fā)展前景，華夏基金孫蒙認(rèn)為在“AI+大時(shí)代”，量化投資有望成為把握未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)的新鑰匙。